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Auf generativer KI basierende Anwendungen in GC entwickeln
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Typen von auf generativer KI basierenden Anwendungen und ihre Anwendungsfälle beschreiben.

  • Beschreiben, wie Promptvorlagen erstellt werden, um die Qualität der Modellantworten in Anwendungen zu verbessern.

  • Subsysteme RAG-fähiger Architekturen für auf generativer KI basierende Anwendungen in Google Cloud beschreiben.

  • Chat-Anwendung auf der Basis von LLMs und RAG entwickeln.

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Mai 2025

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

In diesem Modul erfahren Sie mehr über GenAI-Anwendungen und die Arten von Anwendungen, für die sich die generative KI am besten eignet. Sie lernen außerdem die Foundation Models kennen, die Google bereitstellt, und erfahren, welche Herausforderungen es beim Erstellen von Anwendungen mit generativer KI gibt.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

In diesem Modul lernen Sie mehr über generative KI-Prompts. Ein Prompt ist eine Anfrage in natürlicher Sprache, die an ein Sprachmodell gesendet wird, um eine Antwort zu erhalten. Sie können Prompts so entwerfen, dass die Ergebnisse verbessert werden, die das Modell zurückgibt.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

In diesem Modul testen Sie Vertex AI Studio. Dieses Produkt bietet Tools, mit denen sich schnell Prototypen erstellen, Modelle mit Ihren eigenen Daten abstimmen und nahtlos in Anwendungen bereitstellen lassen. Sie lernen die multimodalen Funktionen von Gemini kennen, erstellen Prompts und generieren Unterhaltungen.

Das ist alles enthalten

1 Video1 App-Element

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die Accuracy von Foundation Models verbessern. Sie lernen außerdem Retrieval-Augmented Generation kennen, kurz RAG, eine Methode zum Fundieren eines Foundation Models anhand von externen Wissensquellen. Darüber hinaus zeigen wir Ihnen ein Beispiel für eine RAG-fähige GenAI-Lösungsarchitektur in Google Cloud.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe6 Plug-ins

In diesem Modul entwickeln Sie eine Chat-Anwendung, die Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzt, um interessante und informative Unterhaltungen zu generieren.

Das ist alles enthalten

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Häufig gestellte Fragen